Новые возможности применения методов искусственного интеллекта для моделирования появления и развития заболеваний и оптимизации их профилактики и лечения

Терапия. 2018. № 1(19). С. 109–118.

Ясницкий Л. Н., Думлер А. А., Черепанов Ф. М.

Статья посвящена методологическим вопросам применения нейросетевых технологий в области превентивной медицины. На примере заболеваний сердечно-сосудистой системы показано, что нейросетевое математическое моделирования позволяет не только ставить диагнозы заболеваний, но и на количественном уровне прогнозировать их появление и развитие в будущие периоды жизни, а также подбирать оптимальную стратегию профилактики и лечения с учетом индивидуальных параметров пациента. Сделан вывод о том, что рекомендации по профилактике и лечению кардиологических больных следует давать строго индивидуально с учетом физиологических особенностей организма пациентов. Если для одних пациентов такие рекомендации, как: «отказаться от курения», «ограничить употребление сладкого», «принимать препараты, снижающие артериальное давление» и т.д., действительно полезны, то для других пациентов они могут причинить вред. Выявить таких нестандартных пациентов и избежать ошибочных рекомендаций, можно с помощью предлагаемой интеллектуальной системы. Демонстрационный прототип диагностико-прогностической системы выложен в разделе «Проекты» на сайте www.PermAi.ru.

Ключевые слова: прогнозирование, диагностика, prevention, diagnosis, искусственная нейронная сеть, artificial neural network, профилактика заболеваний, Multi-step ahead prediction